监控录像下船舶类别检测识别数据集概述
数据集包含 6900+监控录像下船舶类别图像，6个标注类别：
散货船、集装箱船、渔船、杂货船、矿砂船、客船
标注格式：yolo txt（格式可转，可直接训练）
标注工具：labelme/labelimg
监控录像下船舶类别检测识别数据集的价值与意义，核心在于“把连续、无结构的视频流变成可检索、可统计、可决策的结构化数据”，其收益贯穿“监管—安全—经济—生态”整条链条，可细拆为以下8条“硬价值”：
1. 让“摄像头”成为7×24的“雷达补盲”
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传统岸基雷达存在近岸盲区、小目标漏报、无类别信息三大短板；高清视频在0.5–2 km航道内可识别50 m长散货船的最小单元（船艏、舱口、吊杆），等效于给雷达补了“视觉语义层”，单点建设成本仅为雷达的1/15。
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通过“视频+雷达”融合，可把船舶轨迹连续率从85%提到98%，解决“进港前最后500 m”监管真空，减少擦碰码头、拖轮、护舷事故。
2. 直接降低人工巡航与驻点执法成本
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一条一级航道原本需配2艘海巡艇+12名执法员三班倒；布设边缘AI视频后，90%的违章停靠、锚泊、超载可通过算法自动报警，仅保留1艘应急艇即可，年节约燃油与人员经费约320万元（以长三角某市为例）。
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算法对“渔船进入主航道”“危险品船夜间违规并靠”等复合场景实现秒级推流，值班员从“盯屏”转为“复核”，单岗可管20 km岸线，人力压缩70%。
3. 为“船舶流量大数据”提供真值底座
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港口规划、锚地扩建、航道增深都需要“船型×吨位×潮位”三维历史统计。视频识别可把每艘船的“长度、船型、吃水区间”自动写入数据库，30天即可生成百万级样本，无需再依赖人工AIS抽查或现场量尺，数据粒度提升两个数量级。
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基于真实船型流量，某省港航中心把2025年航道扩建断面从原设计220 m缩至190 m，仍满足98%通航率，节约疏浚费用1.4亿元。
4. 把“事后取证”变为“事前预警”
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对客船、滚装船、游轮等“高后果船型”，算法可在进入港区1 km外即锁定身份，并与公司报备资料比对；若出现“未报先进”“AIS关闭”立刻触发拦截指令，避免“先登船再处罚”的高风险接触。
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2023年某海湾演练中，视频提前30 s发现无AIS信号的失控油船，码头停止作业并关闭闸口，避免了一次潜在碰撞起火事故，直接经济止损超6000万元。
5. 为“海上交通孪生”提供视觉语义层
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数字孪生港口需要“船–桥–吊–堆场”全要素实时同步；视频识别输出的“船型、靠泊角度、作业舱口编号”可与TOS（码头操作系统）自动对齐，实现“船舶作业可视化甘特图”，桥吊作业计划准确率从92%提升到99%，单船在港时间缩短45 min。
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某自动化码头年吞吐量700万TEU，据此一年多卸60万TEU，无需新增岸线，相当于“零征地扩产8%”。
6. 让“渔政—海事—海警”跨部门共享同一套“视觉语言”
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传统执法数据格式各异（雷达轨迹、AIS报文、现场照片），无法跨库检索；视频结构化后统一输出“时间戳+船型+船名+位置+事件”，可直接写入政务区块链，实现“一张图”联合指挥。
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2024年伏季休渔专项执法中，三方基于同一视频事件库同步出击，查获违规捕捞船数量同比上升42%，但执法船出航次数下降20%，油耗下降15%。
7. 为“保险与金融风控”提供独立第三方的“船况日志”
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保险公司最担心“高价值货柜船谎报船型、瞒载危险品”；通过港区内连续视频，可独立验证“是否集装箱船实际装载敞口危险品”“是否在台风天继续靠泊”，用于厘定保费与免赔条款。
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某保赔协会试点后，把“谎报风险”赔付率从7.2%降到3.8%，对应年减赔支出2200万美元，反过来让守规船东保费下降6%，形成“良币驱逐劣币”的正循环。
8. 为“算法—硬件—工程”全链国产化提供“练兵场”
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高清视频必须在盐雾、暴晒、震动、台风环境下连续运行，对“镜头自洁、防雷、防爆、低功耗”提出严苛要求；自建数据集可直接驱动国产边缘AI芯片、电驱云台、纳米涂层护罩的迭代，形成“数据→场景→产品→标准”闭环。
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目前国产方案已将单点功耗压到12 W、识别帧率达30 FPS，满足太阳能+4G/5G回传的无市电布设，整套成本降至进口设备的1/3，为沿海县级海事处、民营码头大规模布控扫清价格门槛。
适用于CV项目，毕设，科研，实验等
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